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食品加工・製造

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出荷前の最終検品自動化とは?課題と対策・製品を解説

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出荷・物流における出荷前の最終検品自動化とは?

食品加工・製造業界において、製品が出荷される直前の物流段階で行われる最終検品作業を自動化することです。これにより、人的ミスによる誤出荷や品質漏れを防ぎ、効率的かつ正確な出荷プロセスを実現します。

​各社の製品

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『i-検査 IKL01-01A』は、一度の検査で複数のラベルの貼付抜けや
ラベル間違いを同時に検査できるラベル検査システムです。

0.5秒の間に検査を実施し、検査結果はホストサーバーに送信。
不良検出時には警告灯が点灯します。

また、検査の元画像となるラベルやラベル貼付後の商品の撮影も
専用ラベル登録機で容易に可能です。

ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。

【検査の内容】
■プライスラベル、MDラベル、成分表示ラベルの抜け検査
■MDラベルの間違い検査
■プライスラベルのJANコード検査 など

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お問い合わせください。

ラベル検査システム『i-検査 IKL01-01A』

当カタログは、インターネットサーバーホスティングサービスを
主として行っている株式会社エクストランスCSの総合カタログです。

出荷作業時にハンディスキャナーで情報を読み込み、管理情報と照合し
誤出荷を「ゼロ」にする「かんたん照合システム」をはじめ、
トラックの到着状況を見える化するアプリケーション等、様々な
生産支援システムを掲載しています。

豊富な実績に基づく最適な管理環境をご提供しおりますので、用途に
合ったシステムをお選びいただけます。

【掲載内容】
■生産支援システム全体図
■生産支援システム

※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

株式会社エクストランスCS『生産支援システム総合カタログ』

当社では、幅広い汎用性により、様々な製造・物流ラインで採用されている
ラベリング装置を取り扱っております。

非接触、無停止貼付できる「エアージェットタイプ」や、
精度の高い貼付が可能な「エアシリンダータイプ」、
また、エアーシリンダータイプに比べ、装置の動作音が少ない消音タイプの
「吸着ベルトタイプ」などをラインアップ。

その他、貼付が困難な特殊形状ボトルにも対応する特殊ラベラーなども取り扱っております。
ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。

【ラインアップ】
■エアージェットタイプ
■エアシリンダータイプ
■ローラータイプ
■吸着ベルトタイプ

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

ラベリング装置

『ハヤブサ』は、スマートフォン・タブレットを利用した入出荷検品システムです。

スマートフォンとクラウドサーバを使うため、「いつでも」「どこからでも」リアルタイムの情報を共有できます。

【特徴】
■タブレットの内蔵カメラで高速読取り(最速:0.03秒で認識)
■送り状発行や納品書・梱包明細発行にも対応できます
■カスタマイズで個別要件にも対応

※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

クラウド入出荷検品システム『ハヤブサ』

『FLP-300/600』は、熱転写リボンと感熱紙(サーマル紙)の両方に対応し、
印字から貼り付けまで一貫した処理を行う熱転写式ラベラーです。

使い易さと印字品質を追及した設計で、300dpi/600dpiの機種選択により、
高印字品質のラベリングが可能。

仕様にあわせたラベリング(エアー貼り・シリンダー貼り・ローラー貼り)に
対応しています。

【特長】
■仕様に合わせてエアー貼り・シリンダー貼り・ローラー貼りに対応
■使い易さと印字品質を追及した設計
■消耗部品の交換は約5分
■MAX8品種のラベル毎の設定値の登録により、すばやい品種切替を実現
■別置き操作BOX(オプション)運用により、ライン操作での利便性がアップ

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

熱転写式ラベラー『FLP-300/600』

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出荷・物流における出荷前の最終検品自動化

出荷・物流における出荷前の最終検品自動化とは?

食品加工・製造業界において、製品が出荷される直前の物流段階で行われる最終検品作業を自動化することです。これにより、人的ミスによる誤出荷や品質漏れを防ぎ、効率的かつ正確な出荷プロセスを実現します。

課題

人的ミスの発生リスク

目視による検品は、担当者の疲労や集中力の低下により、誤った製品の出荷や数量の間違いといった人的ミスが発生しやすい。

検品作業の非効率性

手作業での検品は時間を要し、特に繁忙期には作業者の負担が増大し、リードタイムの遅延につながる可能性がある。

検品基準のばらつき

担当者によって検品基準にばらつきが生じやすく、品質の均一性を保つことが難しい場合がある。

トレーサビリティの課題

個々の製品の検品履歴を正確に記録・管理することが難しく、万が一の際の追跡や原因究明に時間を要することがある。

​対策

画像認識による自動検査

カメラと画像認識技術を活用し、製品の外観、ラベル、賞味期限などを自動で検査し、規格外品を排除する。

重量センサーによる数量確認

各出荷単位の重量を自動で測定し、設定された重量と比較することで、数量の過不足を瞬時に検知する。

バーコード/QRコード読み取りシステム

製品に付与されたバーコードやQRコードを自動で読み取り、注文情報や製品情報と照合することで、誤出荷を防ぐ。

AIを活用した異常検知

AIが過去のデータや正常な状態を学習し、微細な異常や通常とは異なるパターンを検知することで、より高度な品質管理を実現する。

​対策に役立つ製品例

インテリジェントカメラシステム

高解像度カメラと高度な画像処理アルゴリズムにより、製品の外観検査、異物混入検知、ラベルの正確性などを自動で判定する。

自動計量・ラベリング装置

製品を自動で計量し、同時に正確なラベルを貼付する。計量結果はシステムに記録され、数量確認に利用される。

統合型物流管理システム

倉庫内の在庫管理、ピッキング、梱包、出荷指示までを一元管理し、各工程での検品データをリアルタイムで連携・記録する。

AI駆動型品質検査システム

様々なセンサーデータ(画像、重量、温度など)を統合し、AIが総合的に品質を評価・判定する。異常発生時にはアラートを発信する。

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